‘Bioinformatics for statistical and functional analysis of genome-wide expression data from cancer clinical samples’

Alberto de luis Calvo, Harel Weinstein, Javier De las Rivas Sanz, Jesús López Fidalgo, Norma Gutiérrez Gutiérrez.

Los estudios genómicos humanos se están desarrollando en el Centro de Investigación del Cáncer (CIC) de Salamanca utilizando micromatrices de oligonucleótidos de alta densidad con muestras obtenidas de pacientes con distintos tipos de cáncer. Estas micromatrices proporcionan los datos de expresión génica del genoma humano completo para cada muestra analizada. Los estudios experimentales están produciendo cantidades enormes de datos que han de procesarse mediante métodos robustos y sistemáticos para obtener resultados con significado biológico y estadístico pleno. Aplicando métodos bioinformáticos evaluaremos y desarrollaremos una serie de etapas necesarias para lograr un análisis exhaustivo de los datos y extraer la información biológicamente más significativa contenida en estos datos genómicos.

Las etapas son las siguientes: 1) normalización eficaz utilizando comparaciones intra-chip e inter-chip; 2) implementación de algoritmos para seleccionar los genes que presentan una expresión diferencial estadísticamente significativa; 3) evaluación de métodos de agrupación para seleccionar muestras con patrones de expresión similares e identificar grupos entre pacientes (descubrimiento de clases); 4) identificación de los genes que definen mejor el perfil o patrón de expresión de cada clase (predicción de clases); 5) desarrollo y aplicación de estrategias bioinformáticas para identificar redes genéticas a partir de la variedad de datos de expresión del genoma; 6) identificación de algunas redes funcionales específicas que pueden involucrar determinados genes clave que a su vez pueden ser dianas especiales en la investigación del cáncer.